package DianShang_2024.ds_03.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit}

import java.util.Properties

object extract02 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
          2、抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。根据ods.sku_info表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名
          称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执
          行show partitions ods.sku_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
     */
  //   准备环境
  val spark=SparkSession.builder()
    .master("local[*]")
    .appName("数据抽取第二题")
    .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()

    //  准备连接mysql的配置
    val mysql_connect=new Properties()
    mysql_connect.setProperty("user","root")
    mysql_connect.setProperty("password","123456")
    mysql_connect.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    spark.sql("use ods03")

    //  拿到hive表里面最大的 create_time的值
    val max_time=spark.sql(
      """
        |select
        |max(create_time)
        |from sku_info
        |""".stripMargin).collect()(0).get(0).toString

    //  使用sql的方式
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","sku_info",mysql_connect)
      .createOrReplaceTempView("temp01")

    spark.sql(
      s"""
        |insert into ods03.sku_info
        |partition(etl_date='20240101')
        |select * from temp01
        |where create_time > cast('${max_time}' as timestamp)
        |""".stripMargin)

    //  使用 dataframe的形式
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","sku_info",mysql_connect)
      .where(
        col("create_time") > max_time
      )
      .withColumn("etl_date",lit("20240101test"))
      .write.mode("append")
      .format("hive")
      .partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("sku_info")




    //  关闭环境
    spark.close()
  }

}
